On the Input-Output Distinguishability of Single Output Continuous Linear Time-Invariant Systems

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Sodium boiling Detection in a LMFBR Using Autoregressive Models and SVM

International audienceThis paper deals with acoustic detection of sodium boiling in a Liquid Metal Fast Breeder Reactor (LMFBR) cooled by liquid sodium. As sodium boiling induces acoustic emission, the method consists in real time analysis of acoustic signals measured through wave guides. AutoRegressive (AR) models are estimated on sliding windows and are classified in boiling or non-boiling models using Support Vector Machines (SVM). One of the difficulties to cope with is disturbances due to the influence of some environment noises like the liquid coolant cavitation, vortex flow, shaft vibration and mechanical pump noise. These disturbances can generate false alarms or mask the boiling. The proposed method is designed to be robust toward these disturbances. Furthermore, the SVM are designed to be robust toward the operating mode changing. The application for online monitoring is made on data obtained from French nuclear power plant Phenix and boiling sound signals generated from Laboratory experiments. Different acoustic boiling sound levels are used and the effectiveness of the method is shown by the good detection rate and its low false alarm rate even for low acoustic boiling sound level

Subspace system identification- application to diagnosis

Rapporteurs : J. C. Trigeassou Professeur à l'Université de Poitiers, A. Zolghadri Professeur à l'Université Bordeaux 1 Examinateurs : S. Gentil Professeur à l'INPG, D. PEARSON Professeur à l'Université de Saint Etienne Invité : K. Gasso Maître de Conférence à L'INSA de RouenThis thesis focus on MIMO system identification and sensor fault detection and isolation with subspace methods. At the beginning, linear system identification is tackled. First, a presentation of classical subspace methods based on the estimation of the observability matrix and/or state sequence matrix is presented; then, a new approach based on a FIR modelling is proposed. This approach is based on the estimation of the Markov parameters which allows the determination of a minimal and balanced realisation using algorithm ERA. Three methods for identification of linear dynamic systems with coloured noises are proposed. In the context of switching systems identification, a multiple model modelling with binary weighting functions are used. Two methods are proposed to cope with this unsupervised learning problem: the first carries out a classification with change detection methods, but the second performs this classification by finding hyperplanes which represent the local models in the inputs and outputs space. Both methods estimate a minimal and balanced realisation of each local model by least squares method with the knowledge of the weighting functions obtained by classification. A multiple model approach is used to deal with nonlinear system identification. The weights of the local models are supposed to be known and a method giving a minimal and balanced realisation of each local model is proposed. Finally, sensor fault detection and isolation in linear systems is performed without the knowledge of a model. A method only based on the knowledge of the inputs and outputs is proposed. Since no estimated model is used, the proposed method does not suffer from parametric uncertainties. By weighting the state with the high power of the state matrix which is supposed to be stable, the state influence is removed and the input influence is suppressed by orthogonal projection, then, we obtained a structured residual. This residual allows the detection and the isolation of the sensor faults.Dans ce document, les problèmes d'identification, de détection et d'isolation de défauts de capteurs des systèmes dynamiques MIMO sont abordés à l'aide des méthodes des sous-espaces. Dans un premier temps, l'identification des systèmes dynamiques linéaires est abordé. Après une présentation des méthodes classiques des sous-espaces basées sur l'estimation de la matrice d'observabilité étendue et/ou l'estimation de la matrice des séquences d'état, une nouvelle approche basée sur l'utilisation d'un modèle FIR est proposée. Cette approche s'appuie sur l'estimation des paramètres de Markov ce qui permet d'obtenir une réalisation minimale et équilibrée à l'aide de l'algorithme ERA. Trois méthodes d'identification basées sur cette approche sont établies pour l'identification des systèmes linéaires en présence de bruits colorés. En ce qui concerne l'identification des systèmes à commutations, une modélisation multimodèle avec des modèles locaux complètement découplés et des fonctions de pondération binaires est utilisée. Deux méthodes sont proposées pour résoudre le problème d'identification non supervisé : la première réalise la classification des données à l'aide des techniques de détection de ruptures de modèle tandis que cette classification est réalisée dans la seconde méthode par la détermination d'hyperplans représentant les modèles locaux dans l'espace des sorties et des entrées. Après estimation des fonctions de pondération, une réalisation minimale et équilibrée de chaque modèle local est déterminée dans l'une ou l'autre méthode à l'aide de la méthode des moindres carrés pondérés. Le problème d'identification des systèmes non-linéaires est ensuite abordé avec l'approche multi-modèle et une méthode supposant les fonctions de pondération connues est proposée pour identifier une réalisation minimale et équilibrée de chaque modèle local. Finalement, le problème de détection et d'isolation de défauts de capteurs sur les systèmes linéaires dans le cas où le modèle de ce dernier n'est pas connu est traité. Une méthode basée uniquement sur la connaissance des entrées et sorties est proposée. La méthode proposée s'affranchit des incertitudes paramétriques du fait qu'aucun modèle explicite ou implicite n'est estimé. Pour obtenir un résidu structuré, la méthode supprime l'influence de l'état par une pondération à l'aide des puissances élevées de la matrice d'état stable, puis annule l'influence des entrées par une projection orthogonale. Les conditions d'existence et de sensibilité du résidu aux défauts de capteurs sont établies

Chapitre 10 : Diagnostic à base de modèle implicite

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Chapitre 10 : Diagnostic à base de modèle implicite

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Chapter 13, Time and Frequency Domain Approaches for, the Characterization of Injection States

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Online Classification of Switching Models Based on Subspace Framework

International audienceThe paper deals with the modelling of switching systems and focuses on the characterization of the local functioning modes using online clustering approach. The considered system is represented as a weighted sum of local linear models where each model could have its own structure. That implies that the parameters and the order of the switching system could change when the system switches. The presented method consists in two steps. First, an online estimation method of the Markov parameters matrix of the local linear models is established. Secondly, the labelling of theses parameters is done using a dynamical decision space worked out with learning techniques, each local model being represented by a cluster. The paper ends with an example, in view to illustrate the method performances

Online Classification of Switching Models Based on Subspace Framework

International audienceThe paper deals with the modelling of switching systems and focuses on the characterization of the local functioning modes using online clustering approach. The considered system is represented as a weighted sum of local linear models where each model could have its own structure. That implies that the parameters and the order of the switching system could change when the system switches. The presented method consists in two steps. First, an online estimation method of the Markov parameters matrix of the local linear models is established. Secondly, the labelling of theses parameters is done using a dynamical decision space worked out with learning techniques, each local model being represented by a cluster. The paper ends with an example, in view to illustrate the method performances

Necessary and Sufficient Condition for Controlled Distinguishability of Continuous-Time Bilinear Systems

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